Samtec科普 | 连接器设计中的温度挑战

【摘要/前言】

去年的冬天格外的冷。通常,极寒对应的多半是炎炎酷暑。去年,多地都曾出现40°C的高温天气,甚至引发了大家对于铁轨、汽车是否会被融化,开启了脑洞大开的臆想。

因此,大家都开始担心这些高温的隐患对于电子产品的影响。热管理和温度降低一直是设计者不得不着重考虑的要素,这涉及产品安全。同时,温度和功率密切相关,特别是当涉及到连接器时。

【电  阻】     

每个电路都有电阻,其值可能很小,但当电力通过该电路时,任何电阻都会导致一些能量转化为热量。在有足够功率的情况下,这会导致终端的温度上升,从而导致其周围的一切温度随之上升。

出于这个原因,了解产生多少热量是很重要的。与许多连接器制造商一样,Samtec会公布载流能力图表,特别是我们的电源连接器。 下面是一个例子,取自mPOWER®系列的电源连接器。该图表显示了在特定环境温度下触点的最大额定功率。

通过以上例子,我们可以看到,70°C的环境温度要求我们将通过触点的电流减少20%。假设,把这些信息放到一个真实世界的安装环境中,我们可以看到,外部条件对连接器的性能起着重要作用。

我们还需要考虑连接器本身的工作温度。这通常会受到连接器设计中使用的材料的限制,特别是绝缘体使用的塑料。在我们的假设例子中,连接器的工作温度范围可能是125°C,对于装有镀金触点的Samtec连接器来说是很典型的。

Samtec也生产带有镀锡触点的连接器,作为一种更经济的选择。然而,需要注意的是,镀锡触点的工作温度更低。 

【解决温度问题】      

对于温度和额定电流的问题,有几种解决方案。最简单的方法是使用具有较大触点的连接器。管理电气端子的额定电流的关键因素之一是其质量。一个有更多材料的大型端子应该有更低的电阻,能够承载更多的功率。然而,我们正在努力为未来的紧凑型设计寻找解决方案,较大的连接器并不能满足便捷的设计要求。

解决这个问题的另一个方法是使用更大间距的连接器。间距是一个术语,用来描述电气和电子元件内端子之间的距离。更大的间距将有助于散热,这将导致在额定的电流下减少温度上升。然而,这也会导致连接器更大,这并不能解决我们的设计问题。

更周到的方法是考虑端子本。传统的设计包括一个固定的公端,它被插入到一个插座或母端中。母端的配合区域被分割或分叉,两部分提供一个恒定的力以确保电的连续性。两个端子之间的实际接触面很小。然而,替代的端子设计可以实现更高的性能。

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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